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侠战这就是最后的结果分析过程。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），衣进所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

随后，化史2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。首先，年年构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。根据Tc是高于还是低于10K，钢铁将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

为了解决上述出现的问题，侠战结合目前人工智能的发展潮流，侠战科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，衣进由于数据的数量和维度的增大，衣进使得手动非原位分析存在局限性。

然后，化史使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，年年它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。虽然已经报道高熵可以增强形成均匀相的趋势，钢铁但对极端加热温度的高要求在合成中始终是必不可少，钢铁以提供高混合熵，这进一步需要淬灭合金化反应以保持高熵状态。

根据高角度环形暗场扫描透射电子显微镜（HAADF-STEM）图像和能量色散X射线光谱（EDS）显示，侠战液态Ga纳米颗粒（NP）被前驱体中由氧化镓和混合金属盐（由快速傅里叶变换（FFT）模式证实）组成的无定形涂层均匀包围。因此，衣进GaNPs越小，温度越低，反应时间越短，HEA-NPs就越小。

通过降低混合焓来降低吉布斯自由能，化史有望获得HEA-NPs。文献链接：年年Liquidmetalforhigh-entropyalloy nanoparticlessynthesis（Nature，2023，10.1038/s41586-023-06082-9）本文由材料人CYM编译供稿。